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clickhouse可以替代hadoop嘛

可以的 ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。由号称“俄罗斯 Google”的Yandex开发而来，在2016年开源，在计算引擎里算是一个后起之秀，在内存数据库领域号称是最快的。

大数据平台：ClickHouse可以作为大数据平台的一部分，与其他数据处理工具（如Hadoop、Spark）集成，提供高性能的OLAP查询和分析功能。

”clickhouse可以替代tdengine的部分功能。根据查询相关信息显示，clickhouse可以替代tdengine并非完全替代。ClickHouse和TDengine都是高性能的时序数据库，但设计和使用场景略有不同。

不可替代。ClickHouse和ES分别适用于不同的使用场景。ES（Elasticsearch）主要用于实时搜索和文本分析，有强大的全文搜索、近实时索引更新以及复杂查询能力。

相关问答

Q1: 大数据三大核心技术:拿数据、算数据、卖数据!

1、大数据方面核心技术有哪些？ 大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

2、简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。首先做为大数据，拿不到大量数据都白扯。现在由于机器学习的兴起，以及万金油算法的崛起，导致算法地位下降，数据地位提高了。

3、大数据技术的核心技术是：在大数据产业中，主要的工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等）。

Q2: 青云李威:在云上做大数据平台有什么独特的挑战

云上大数据平台的挑战。很多企业做大数据平台在物理机上做，为什么没有在云上做？因为挑战非常多。第一，稳定性的挑战，比如高可用、灾备。第二，性能。一直被人垢病的，因为你是虚拟机，肯定没有网络机的硬盘快。

第四个挑战就是信息安全和数据管理体系尚未建立。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范缺乏，技术安全防范和管理能力不够，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系。

要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。

看破世间的人和事，情何物，已经心态很淡了，没有任何追求，坦然面对世间的一切。

趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓宽的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系更为密切。

新机遇：我们还必须看到，在当前新的技术在迅速的发展，既是机遇也是挑战。我们现在在一系列的这个领域里头，节能环保、新一代的信息技术，生物、高端装备制造、新能源、新材料等都有很多的发展的机遇。

Q3: kudu是什么意思?

1、译文：Kodu是一款软件，可以让孩子们使用简单的视觉编程语言来设计视频游戏。

2、强度高：羚羊皮具有很高的强度和耐磨性，这意味着它能够经受住长时间的使用和磨损。 耐久性好：羚羊皮具有很好的耐久性，能够长时间保持其原始状态。

3、耐用。kudu皮很耐用。这是一款质地比较高端的皮鞋，他的做工非常的精细，而且质地也非常的上乘，是一款全牛皮的鞋子，鞋子分为两种颜色，一种是黑色的，一种是卡其色的。

4、googl翻译说是酷酷的意思。好奇怪 你是不是拼错了，是不是kudu，这是一种非洲动物。

5、英文Kuku的意思是：n. 新西兰果鸠（等于 kukupa）n. （Kuku）人名；（日）九九（姓）；（刚（金））库库 双语例句：I even have a kuku clock.我还有一个新西兰果鸠时钟。

Q4: 大数据的结构层级?

底层——存储层 现在互联网数据量达到PB级，传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。

根据大数据平台架构中流入和流出的过程，可以把其分为三层——原始数据层、数据仓库、数据应用层。原始数据层，也叫ODS（Operational Data Store）层，一般由基础日志数据、业务线上库和其他来源数据获得。

基础层 第一层作为整个大数据技术架构基础的最底层，也是基础层。要实现大数据规模的应用，企业需要一个高度自动化的、可横向扩展的存储和计算平台。这个基础设施需要从以前的存储孤岛发展为具有共享能力的高容量存储池。

大数据中间层：运行在大数据平台基础上的一个层级 主要是client访问层，服务提供层，基础运算层，client层主要有cli工具，dt工具，外部系统，上层应用。

大数据计算系统可以概括为三个基本层次：数据应用系统、数据处理系统和数据存储系统。 计算的整体架构。

在这个体系中，可以划分为位、字符、数据元、记录、文件和数据库六个层级。前一个层级的数据元组合产生了后一个层级，最终实现了更大规模的数据集合。

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